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대한민국 지도를 그려주세요.
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죄송합니다만, 인터넷 접근이 불가능하여 실시간 데이터를 이용해 대한민국의 지도를 그릴 수 없습니다. 그러나 기본적인 정보를 이용하여 대한민국의 지도를 근사적으로 그려볼 수 있습니다. 다만, 이 지도는 정확하지 않을 수 있으므로 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.

먼저 대한민국의 대략적인 지리적 좌표를 사용하여 지도를 그려보겠습니다.

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python
import matplotlib.pyplot as plt import geopandas as gpd # Create a simple plot for South Korea using its geographic coordinates. # The coordinates represent the approximate bounding box of South Korea. minx, miny, maxx, maxy = 124, 33, 132, 39 # Create a simple plot fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) ax.set_xlim(minx, maxx) ax.set_ylim(miny, maxy) # Add some features to represent key cities cities = { 'Seoul': (126.9780, 37.5665), 'Busan': (129.0756, 35.1796), 'Incheon': (126.7052, 37.4563), 'Daegu': (128.6017, 35.8714), 'Daejeon': (127.3845, 36.3504), 'Gwangju': (126.8526, 35.1595), 'Jeju': (126.5312, 33.4996) } # Annotate cities for city, (x, y) in cities.items(): ax.scatter(x, y, c='red', s=50, zorder=5) ax.text(x + 0.1, y, city, fontsize=12) # Set title and labels ax.set_title('Approximate Map of South Korea') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') plt.show()

위 지도는 대한민국의 대략적인 위치와 몇몇 주요 도시의 위치를 나타냅니다. 이 지도는 근사치에 불과하므로, 정확한 지리적 정보가 필요하시면 공식 지도를 참고해 주세요.

도시들은 다음과 같이 표시되어 있습니다:

  • 서울 (Seoul)
  • 부산 (Busan)
  • 인천 (Incheon)
  • 대구 (Daegu)
  • 대전 (Daejeon)
  • 광주 (Gwangju)
  • 제주 (Jeju)

이 지도는 대한민국의 지리적 특성을 단순화하여 표시한 것이므로, 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.

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gadm36_KOR_shp.zip
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이것을 이용해서 그리세요. 레벨 2로 그리세요.
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감사합니다! 업로드하신 파일을 이용하여 레벨 2까지의 대한민국 지도를 그려보겠습니다.

먼저, 업로드한 ZIP 파일을 압축 해제하고 내용을 확인해 보겠습니다.

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python
import zipfile import os # Define the path to the uploaded ZIP file and the extraction directory zip_file_path = '/mnt/data/gadm36_KOR_shp.zip' extract_dir = '/mnt/data/gadm36_KOR_shp/' # Create the extraction directory if it doesn't exist os.makedirs(extract_dir, exist_ok=True) # Unzip the file with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(extract_dir) # List the contents of the extraction directory extracted_files = os.listdir(extract_dir) extracted_files
RESULT
['gadm36_KOR_0.cpg',
 'gadm36_KOR_0.dbf',
 'gadm36_KOR_0.prj',
 'gadm36_KOR_0.shp',
 'gadm36_KOR_0.shx',
 'gadm36_KOR_1.cpg',
 'gadm36_KOR_1.dbf',
 'gadm36_KOR_1.prj',
 'gadm36_KOR_1.shp',
 'gadm36_KOR_1.shx',
 'gadm36_KOR_2.cpg',
 'gadm36_KOR_2.dbf',
 'gadm36_KOR_2.prj',
 'gadm36_KOR_2.shp',
 'gadm36_KOR_2.shx',
 'license.txt']

압축 해제한 파일에서 여러 레벨의 지리적 정보가 포함되어 있음을 확인할 수 있습니다. "gadm36_KOR_2.shp" 파일이 레벨 2의 대한민국 지도 정보를 담고 있을 것으로 보입니다.

이 파일을 사용하여 대한민국의 레벨 2 지도를 그려보겠습니다.

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python
# Load the Level 2 shapefile for South Korea level_2_shapefile_path = os.path.join(extract_dir, 'gadm36_KOR_2.shp') gdf_level_2 = gpd.read_file(level_2_shapefile_path) # Plot the Level 2 map of South Korea fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea') plt.show()

위 지도는 대한민국의 레벨 2 행정 구역을 나타냅니다. 이 지도는 각 시, 군, 구의 경계를 표시하고 있습니다.

이 정보가 도움이 되었기를 바랍니다. 다른 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요!

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지도가 표시되지 않았어요.
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죄송합니다. 문제가 발생한 것 같습니다. 다시 한번 레벨 2의 대한민국 지도를 그려보겠습니다.

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python
# Plot the Level 2 map of South Korea again fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea') plt.show()

죄송합니다, 지도가 여전히 표시되지 않았나요? 문제가 있을 수 있으니 확인 후 다시 시도하겠습니다.

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잘 표시 됐어요. 보더 라인의 굵기를 현재의 1/10 수준으로 얇게해주세요.
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# Plot the Level 2 map of South Korea with thinner boundary lines fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Set the line width to 1/10 of the original ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea (Thinner Borders)') plt.show()

보더 라인의 굵기를 현재의 1/10 수준으로 얇게 한 지도를 그렸습니다. 이제 경계선이 더 얇게 표시되어 있습니다.

더 궁금한 점이나 수정할 부분이 있으시면 알려주세요!

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이 지도의 위도 경도의 범위를 알려주세요.
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# Calculate the latitude and longitude range of the Level 2 map of South Korea minx, miny, maxx, maxy = gdf_level_2.total_bounds minx, miny, maxx, maxy
RESULT
(125.08180236816429, 33.112083435058594, 130.94041442871116, 38.61215209960943)

대한민국의 레벨 2 지도의 위도와 경도 범위는 다음과 같습니다:

  • 최소 경도 (Longitude Min): 125.08125.08
  • 최대 경도 (Longitude Max): 130.94130.94
  • 최소 위도 (Latitude Min): 33.1133.11
  • 최대 위도 (Latitude Max): 38.6138.61

이 범위는 대한민국의 대략적인 지리적 영역을 나타냅니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요!

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국토교통부_전국 버스정류장 위치정보_20221012.zip
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이 압축파일 안에는 csv, xlsx파일이 존재합니다. xlsx는 csv에 대한 설명입니다. csv는 실제 버스정류장 정보의 데이터를 담습니다. csv에는 20만건에 해당하는 버스정류장 데이터가 있고, 위도 경도 정보도 함께 있어. 위도 경도를 아까 얇은 보더라인으로 그린 대한민국의 지도에 보더라인 굵기만큼의 크기의 점(Point)으로 찍어줘. 점의 색은 검정색으로 해주고 불투명도는 10%수준으로 해줘. Let's think step by step
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먼저, 업로드하신 ZIP 파일을 압축 해제하여 내부에 어떤 파일들이 있는지 확인하겠습니다. 이후에는 CSV 파일에서 버스 정류장의 위도와 경도 정보를 추출하여 지도에 표시할 예정입니다.

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python
# Define the path to the uploaded ZIP file and the extraction directory for bus stops data bus_stops_zip_path = '/mnt/data/국토교통부_전국 버스정류장 위치정보_20221012.zip' bus_stops_extract_dir = '/mnt/data/bus_stops_data/' # Create the extraction directory if it doesn't exist os.makedirs(bus_stops_extract_dir, exist_ok=True) # Unzip the file with zipfile.ZipFile(bus_stops_zip_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(bus_stops_extract_dir) # List the contents of the extraction directory bus_stops_extracted_files = os.listdir(bus_stops_extract_dir) bus_stops_extracted_files
RESULT
['2022│Γ_└ⁿ▒╣╣÷╜║┴ñ╖∙└σ └º─í┴ñ║╕_╡Ñ└╠┼═.csv',
 '2022│Γ_└ⁿ▒╣╣÷╜║┴ñ╖∙└σ_└º─í┴ñ║╕_╡Ñ└╠┼═_╝│╕φ.xlsx']

파일 이름이 깨진 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고, 하나는 CSV 파일이고 다른 하나는 XLSX 파일인 것으로 확인됩니다.

다음 단계로, CSV 파일에서 버스 정류장의 위도와 경도 정보를 읽어와서 지도에 표시하겠습니다. 먼저 CSV 파일을 읽어보겠습니다.

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python
import pandas as pd # Since the file names are garbled, let's use the first file assuming it's the CSV file. csv_file_path = os.path.join(bus_stops_extract_dir, bus_stops_extracted_files[0]) # Try reading a few rows to check the structure of the CSV file try: sample_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8', nrows=5) except: try: sample_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='cp949', nrows=5) except Exception as e: sample_data = f"Error: {e}" sample_data
RESULT
          정류장번호     정류장명         위도          경도          정보수집일시  모바일단축번호  \
0  ASB214010001  석근2리 입구  36.935731  127.043094  20221012050123    10001   
1  ASB214015410  석근2리 입구  36.935633  127.043204  20221012050123    15410   
2  ASB214015456     오성슈퍼  36.951671  127.052784  20221012050123    15456   
3  ASB214015459   팽성초교입구  36.952036  127.053031  20221012050123    15459   
4  ASB214015461    대사리입구  36.944598  127.053092  20221012050123    15461   

    도시코드  도시명 관리도시명  
0  34040  아산시    아산  
1  34040  아산시    아산  
2  34040  아산시    아산  
3  34040  아산시    아산  
4  34040  아산시    아산  

CSV 파일의 구조를 확인했습니다. 이 파일에는 다음과 같은 컬럼이 있습니다:

  • 정류장번호: 버스 정류장 번호
  • 정류장명: 버스 정류장 이름
  • 위도: 위도 정보
  • 경도: 경도 정보
  • 정보수집일시: 정보 수집 일시
  • 모바일단축번호: 모바일 단축 번호
  • 도시코드: 도시 코드
  • 도시명: 도시 이름
  • 관리도시명: 관리 도시 이름

다음 단계로, 이 CSV 파일에서 모든 버스 정류장의 위도와 경도 정보를 읽어와서 지도에 표시하겠습니다. 파일에 약 20만 건의 데이터가 있다고 하셨으므로, 이를 고려하여 효율적으로 데이터를 처리하겠습니다.

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python
# Read the entire CSV file to get latitude and longitude information of bus stops try: bus_stops_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8', usecols=['위도', '경도']) except: bus_stops_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='cp949', usecols=['위도', '경도']) # Show the number of rows and first few records num_rows = len(bus_stops_data) bus_stops_data.head(), num_rows
RESULT
(          위도          경도
 0  36.935731  127.043094
 1  36.935633  127.043204
 2  36.951671  127.052784
 3  36.952036  127.053031
 4  36.944598  127.053092,
 196009)

CSV 파일에서 총 196,009개의 버스 정류장 위도와 경도 정보를 성공적으로 읽어왔습니다.

다음 단계는 이 위도와 경도 정보를 사용하여 지도에 점(Point)으로 표시하는 것입니다. 점의 크기는 이전에 그린 지도의 보더 라인 굵기의 1/10로 설정하고, 색은 검정색, 불투명도는 10%로 하겠습니다.

지도에 점을 표시해 보겠습니다.

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python
# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Plot the administrative borders with thinner lines gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Plot the bus stops ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.1) # Set title ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops') plt.show()

위의 지도에는 대한민국 레벨 2 행정 구역과 함께 버스 정류장 위치가 점(Point)으로 표시되어 있습니다. 점의 크기는 보더 라인의 굵기의 1/10로 설정하였고, 색은 검정색, 불투명도는 10%로 설정하였습니다.

이렇게 표시한 정보가 도움이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이나 다른 요청사항이 있으시면 알려주세요!

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지도의 위도 경도 범위를 조정해줘. 최소 경도 (Longitude Min): 125.08 125.08 최대 경도 (Longitude Max): 130.94 130.94 최소 위도 (Latitude Min): 33.11 33.11 최대 위도 (Latitude Max): 38.61 38.61
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python
# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops and adjusted latitude and longitude range fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range ax.set_xlim(125.08, 130.94) ax.set_ylim(33.11, 38.61) # Plot the administrative borders with thinner lines gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Plot the bus stops ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.1) # Set title ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops (Adjusted Range)') plt.show()

위의 지도는 지정하신 위도와 경도 범위에 맞춰 조정되었습니다. 이 범위 내에서 대한민국의 레벨 2 행정 구역과 버스 정류장 위치가 점(Point)으로 표시되어 있습니다.

추가로 궁금한 점이나 다른 요청사항이 있으시면 알려주세요!

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점(Point)이 불투명도를 70%로 해주세요.
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# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops and adjusted opacity for the points fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range ax.set_xlim(125.08, 130.94) ax.set_ylim(33.11, 38.61) # Plot the administrative borders with thinner lines gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Plot the bus stops with 70% opacity ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7) # Set title ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops (70% Opacity Points)') plt.show()

점(Point)의 불투명도를 70%로 조정한 지도를 그렸습니다. 이제 버스 정류장 위치가 더 뚜렷하게 표시되어 있습니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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위도 경보 정보를 그래픽에서 안보이게 해줘. 그리드도 안보이게 해줘.
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# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops, adjusted opacity, and no axis labels or grid fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range ax.set_xlim(125.08, 130.94) ax.set_ylim(33.11, 38.61) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders with thinner lines gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Plot the bus stops with 70% opacity ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7) # Set title ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops (No Axis Labels or Grid)') plt.show()

위도와 경도 정보, 그리고 그리드를 제거한 지도를 그렸습니다. 이제 지도에는 오직 대한민국의 레벨 2 행정 구역과 버스 정류장 위치만 표시되어 있습니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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서울지역만 보여줄래?
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# Filter the GeoDataFrame to only include rows where the region is Seoul gdf_seoul = gdf_level_2[gdf_level_2['NL_NAME_1'] == 'Seoul'] # Filter the bus stops data to only include rows within the latitude and longitude range of Seoul seoul_bounds = gdf_seoul.total_bounds bus_stops_seoul = bus_stops_data[(bus_stops_data['위도'] >= seoul_bounds[1]) & (bus_stops_data['위도'] <= seoul_bounds[3]) & (bus_stops_data['경도'] >= seoul_bounds[0]) & (bus_stops_data['경도'] <= seoul_bounds[2])] # Plot the map focused on Seoul fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2]) ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3]) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders of Seoul with thinner lines gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Plot the bus stops in Seoul with 70% opacity ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7) # Set title ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (No Axis Labels or Grid)') plt.show()
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[14], line 13
     10 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
     12 # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
---> 13 ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
     14 ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
     16 # Hide latitude and longitude labels

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:3522, in _AxesBase.set_xlim(self, left, right, emit, auto, xmin, xmax)
   3519     right = xmax
   3521 self._process_unit_info([("x", (left, right))], convert=False)
-> 3522 left = self._validate_converted_limits(left, self.convert_xunits)
   3523 right = self._validate_converted_limits(right, self.convert_xunits)
   3525 if left is None or right is None:
   3526     # Axes init calls set_xlim(0, 1) before get_xlim() can be called,
   3527     # so only grab the limits if we really need them.

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:3439, in _AxesBase._validate_converted_limits(self, limit, convert)
   3436 converted_limit = convert(limit)
   3437 if (isinstance(converted_limit, Real)
   3438         and not np.isfinite(converted_limit)):
-> 3439     raise ValueError("Axis limits cannot be NaN or Inf")
   3440 return converted_limit

ValueError: Axis limits cannot be NaN or Inf

죄송합니다, 지도를 그리는 과정에서 문제가 발생했습니다. 이는 서울 지역에 대한 정보가 GeoDataFrame에서 찾아지지 않아서 발생한 것으로 보입니다. 서울 지역을 필터링하는 코드를 수정하고 다시 시도하겠습니다.

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python
# Check if 'Seoul' exists in the 'NL_NAME_1' column or identify the column containing city names column_with_city_names = None for column in gdf_level_2.columns: if 'Seoul' in gdf_level_2[column].values: column_with_city_names = column break # If we've identified the correct column, let's proceed to filter the data. if column_with_city_names: gdf_seoul = gdf_level_2[gdf_level_2[column_with_city_names] == 'Seoul'] seoul_bounds = gdf_seoul.total_bounds bus_stops_seoul = bus_stops_data[ (bus_stops_data['위도'] >= seoul_bounds[1]) & (bus_stops_data['위도'] <= seoul_bounds[3]) & (bus_stops_data['경도'] >= seoul_bounds[0]) & (bus_stops_data['경도'] <= seoul_bounds[2]) ] # Plot the map focused on Seoul fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2]) ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3]) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders of Seoul with thinner lines gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Plot the bus stops in Seoul with 70% opacity ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7) # Set title ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (No Axis Labels or Grid)') plt.show() else: print("Could not find column containing city names with 'Seoul'.")

성공적으로 서울 지역만 포커싱한 지도를 그렸습니다. 이 지도에는 서울의 레벨 2 행정 구역과 버스 정류장 위치가 점(Point)으로 표시되어 있습니다. 점의 불투명도는 70%로 설정하였고, 위도와 경도 정보, 그리고 그리드는 숨겨져 있습니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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보더라인을 10배 굵게 해줘.
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python
# Plot the map focused on Seoul with thicker border lines fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2]) ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3]) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines (10 times thicker) gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) # 10 times the previous thickness of 0.1 # Plot the bus stops in Seoul with 70% opacity ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7) # Set title ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)') plt.show()

보더 라인을 원래의 10배 굵기로 조정한 서울 지역 지도를 그렸습니다. 이제 서울의 레벨 2 행정 구역 경계가 더 뚜렷하게 보입니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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NotoSansKR-Bold.ttf
File
- 점(Point)의 불투명도 100%로 해줘. - NotoSansKR-Bold.ttf폰트를 사용해서 행정구역의 이름을 써줘.
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폰트 파일을 성공적으로 업로드 받았습니다. 지금부터 다음 단계로 진행하겠습니다:

  1. 점(Point)의 불투명도를 100%로 설정합니다.
  2. "NotoSansKR-Bold.ttf" 폰트를 사용하여 행정 구역의 이름을 지도에 표시합니다.

지도를 그려보겠습니다.

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python
from matplotlib.font_manager import FontProperties # Load the custom font font_path = '/mnt/data/NotoSansKR-Bold.ttf' font_properties = FontProperties(fname=font_path) # Plot the map focused on Seoul with thicker border lines and updated points fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2]) ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3]) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines (10 times thicker) gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) # Plot the bus stops in Seoul with 100% opacity ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=1.0) # Add names of the administrative divisions using the NotoSansKR-Bold font for x, y, label in zip(gdf_seoul.geometry.centroid.x, gdf_seoul.geometry.centroid.y, gdf_seoul['NL_NAME_2']): ax.text(x, y, label, fontsize=8, fontproperties=font_properties, ha='center', va='center') # Set title using the NotoSansKR-Bold font ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.show()
STDOUT/STDERR
/tmp/ipykernel_32/1621067190.py:28: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'centroid' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation.

  for x, y, label in zip(gdf_seoul.geometry.centroid.x, gdf_seoul.geometry.centroid.y, gdf_seoul['NL_NAME_2']):
/tmp/ipykernel_32/1621067190.py:28: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'centroid' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation.

  for x, y, label in zip(gdf_seoul.geometry.centroid.x, gdf_seoul.geometry.centroid.y, gdf_seoul['NL_NAME_2']):

지도를 성공적으로 그렸습니다. 다음 변경사항을 적용하였습니다:

  1. 점(Point)의 불투명도를 100%로 설정하였습니다.
  2. "NotoSansKR-Bold.ttf" 폰트를 사용하여 행정 구역의 이름을 표시하였습니다.

주의: 지도의 좌표계(CRS)에 관한 경고가 발생했습니다. 이는 지도의 중심점 계산에 영향을 줄 수 있으므로 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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행정구역 이름 옆에 버스정류장의 갯수도 써주세요.
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# Count the number of bus stops in each administrative division of Seoul bus_stops_seoul_gdf = gpd.GeoDataFrame(bus_stops_seoul, geometry=gpd.points_from_xy(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'])) bus_stops_seoul_gdf.crs = gdf_seoul.crs bus_stops_counts = gpd.sjoin(bus_stops_seoul_gdf, gdf_seoul, op='within')['index_right'].value_counts().reset_index() bus_stops_counts.columns = ['index_right', 'bus_stops_count'] # Merge the counts back into the Seoul GeoDataFrame gdf_seoul_with_counts = gdf_seoul.reset_index().merge(bus_stops_counts, on='index_right', how='left').fillna(0) # Plot the map focused on Seoul with bus stop counts fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2]) ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3]) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) # Plot the bus stops in Seoul with 100% opacity ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=1.0) # Add names of the administrative divisions and bus stop counts for x, y, label, count in zip(gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.x, gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.y, gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'], gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']): ax.text(x, y, f"{label} ({int(count)})", fontsize=8, fontproperties=font_properties, ha='center', va='center') # Set title ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops and Counts (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.show()
STDOUT/STDERR
/home/sandbox/.local/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3448: FutureWarning: The `op` parameter is deprecated and will be removed in a future release. Please use the `predicate` parameter instead.
  if await self.run_code(code, result, async_=asy):
---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
Cell In[18], line 4
      2 bus_stops_seoul_gdf = gpd.GeoDataFrame(bus_stops_seoul, geometry=gpd.points_from_xy(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도']))
      3 bus_stops_seoul_gdf.crs = gdf_seoul.crs
----> 4 bus_stops_counts = gpd.sjoin(bus_stops_seoul_gdf, gdf_seoul, op='within')['index_right'].value_counts().reset_index()
      5 bus_stops_counts.columns = ['index_right', 'bus_stops_count']
      7 # Merge the counts back into the Seoul GeoDataFrame

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/geopandas/tools/sjoin.py:124, in sjoin(left_df, right_df, how, predicate, lsuffix, rsuffix, **kwargs)
    120     raise TypeError(f"sjoin() got an unexpected keyword argument '{first}'")
    122 _basic_checks(left_df, right_df, how, lsuffix, rsuffix)
--> 124 indices = _geom_predicate_query(left_df, right_df, predicate)
    126 joined = _frame_join(indices, left_df, right_df, how, lsuffix, rsuffix)
    128 return joined

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/geopandas/tools/sjoin.py:211, in _geom_predicate_query(left_df, right_df, predicate)
    206 if predicate == "within":
    207     # within is implemented as the inverse of contains
    208     # contains is a faster predicate
    209     # see discussion at https://github.com/geopandas/geopandas/pull/1421
    210     predicate = "contains"
--> 211     sindex = left_df.sindex
    212     input_geoms = right_df.geometry
    213 else:
    214     # all other predicates are symmetric
    215     # keep them the same

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/geopandas/base.py:2637, in GeoPandasBase.sindex(self)
   2586 @property
   2587 def sindex(self):
   2588     """Generate the spatial index
   2589 
   2590     Creates R-tree spatial index based on ``pygeos.STRtree`` or
   (...)
   2635            [2]])
   2636     """
-> 2637     return self.geometry.values.sindex

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/geopandas/array.py:292, in GeometryArray.sindex(self)
    289 @property
    290 def sindex(self):
    291     if self._sindex is None:
--> 292         self._sindex = _get_sindex_class()(self.data)
    293     return self._sindex

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/geopandas/sindex.py:21, in _get_sindex_class()
     19 if compat.HAS_RTREE:
     20     return RTreeIndex
---> 21 raise ImportError(
     22     "Spatial indexes require either `rtree` or `pygeos`. "
     23     "See installation instructions at https://geopandas.org/install.html"
     24 )

ImportError: Spatial indexes require either `rtree` or `pygeos`. See installation instructions at https://geopandas.org/install.html

죄송합니다, 공간 인덱스를 생성하는 과정에서 문제가 발생했습니다. 이는 내부적으로 필요한 라이브러리(rtree 또는 pygeos)가 없어서 발생한 것 같습니다.

다른 방법으로 행정 구역별 버스 정류장 개수를 계산해 볼게요.

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# Manually count the number of bus stops in each administrative division of Seoul bus_stops_counts_manual = {} for index, row in gdf_seoul.iterrows(): polygon = row['geometry'] count = bus_stops_seoul_gdf.within(polygon).sum() bus_stops_counts_manual[row['NL_NAME_2']] = count # Convert the manual counts to a DataFrame for easier merging bus_stops_counts_df = pd.DataFrame(list(bus_stops_counts_manual.items()), columns=['NL_NAME_2', 'bus_stops_count']) # Merge the counts back into the Seoul GeoDataFrame gdf_seoul_with_counts = gdf_seoul.merge(bus_stops_counts_df, on='NL_NAME_2', how='left').fillna(0) # Plot the map focused on Seoul with bus stop counts fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15)) # Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2]) ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3]) # Hide latitude and longitude labels ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # Hide grid ax.grid(False) # Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) # Plot the bus stops in Seoul with 100% opacity ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=1.0) # Add names of the administrative divisions and bus stop counts for x, y, label, count in zip(gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.x, gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.y, gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'], gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']): ax.text(x, y, f"{label} ({int(count)})", fontsize=8, fontproperties=font_properties, ha='center', va='center') # Set title ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops and Counts (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.show()
STDOUT/STDERR
/tmp/ipykernel_32/3743766678.py:36: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'centroid' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation.

  for x, y, label, count in zip(gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.x, gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.y,
/tmp/ipykernel_32/3743766678.py:36: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'centroid' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation.

  for x, y, label, count in zip(gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.x, gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.y,

지도에 서울의 각 행정 구역 이름과 해당 구역 내의 버스 정류장 개수를 표시했습니다. 변경사항은 다음과 같습니다:

  1. 점(Point)의 불투명도를 100%로 설정하였습니다.
  2. "NotoSansKR-Bold.ttf" 폰트를 사용하여 행정 구역의 이름과 버스 정류장 개수를 표시하였습니다.

주의: 지도의 좌표계(CRS)에 관한 경고가 발생했습니다. 이는 지도의 중심점 계산에 영향을 줄 수 있으므로 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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이 데이터를 토대로 파이그래프 그려주세요.
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# Create a pie chart for the number of bus stops in each administrative division of Seoul fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10)) # Data to plot labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'] sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count'] colors = plt.cm.Paired(np.arange(len(labels))) # Plot the pie chart ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties}) # Set title ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[20], line 7
      5 labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2']
      6 sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']
----> 7 colors = plt.cm.Paired(np.arange(len(labels)))
      9 # Plot the pie chart
     10 ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties})

NameError: name 'np' is not defined

죄송합니다. 코드 실행 중에 오류가 발생했습니다. numpy 모듈을 불러오지 않아서 발생한 문제로 보입니다. 이를 수정하고 다시 시도하겠습니다.

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import numpy as np # Create a pie chart for the number of bus stops in each administrative division of Seoul fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10)) # Data to plot labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'] sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count'] colors = plt.cm.Paired(np.arange(len(labels))) # Plot the pie chart ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties}) # Set title ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()

서울의 각 행정 구역별 버스 정류장 개수를 나타내는 파이 차트를 그렸습니다. 각 구역별 버스 정류장의 비율이 표시되어 있으며, "NotoSansKR-Bold.ttf" 폰트를 사용하여 레이블을 표시했습니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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파이그래프에 색이 더욱 다양하게 준비되어야겠다.
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# Create a pie chart with more varied colors using the 'tab20' colormap fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10)) # Data to plot labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'] sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count'] colors = plt.cm.tab20(np.linspace(0, 1, len(labels))) # Plot the pie chart ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties}) # Set title ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()

파이 차트의 색상을 더 다양하게 설정하였습니다. 이제 서울의 각 행정 구역별 버스 정류장 개수가 더욱 명확하게 구분되어 표시됩니다. 사용된 폰트는 여전히 "NotoSansKR-Bold.ttf"입니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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동일한 색을 바로 다음 요소에 적용해서는 안되겠다. 행정구역 이름에서 | 문자를 기준으로 왼쪽의 이름만 남겨줘.
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# Create a pie chart with more varied colors and updated labels fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10)) # Update labels to only include the name before the '|' character updated_labels = [label.split('|')[0] for label in gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2']] # Data to plot sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count'] # Use a colormap with more distinct colors and avoid using the same color for adjacent slices colors = plt.cm.nipy_spectral(np.linspace(0, 1, len(updated_labels))) # Shuffle the colors to avoid similar colors being adjacent np.random.shuffle(colors) # Plot the pie chart ax.pie(sizes, labels=updated_labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties}) # Set title ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()

행정 구역 이름을 '|' 문자를 기준으로 왼쪽 이름만 남겨 두고, 색상도 조정하여 파이 차트를 다시 그렸습니다. 이제 동일한 색이 바로 다음 요소에 적용되지 않아 각 행정 구역이 더 명확하게 구분됩니다.

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큰것에서 작은것까지로 정렬해서 그려줘
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# Sort the data by 'bus_stops_count' in descending order for better visualization in the pie chart sorted_gdf = gdf_seoul_with_counts.sort_values(by='bus_stops_count', ascending=False) # Update labels to only include the name before the '|' character and sort them based on 'bus_stops_count' sorted_labels = [label.split('|')[0] for label in sorted_gdf['NL_NAME_2']] # Data to plot sorted_sizes = sorted_gdf['bus_stops_count'] # Use a colormap with more distinct colors and avoid using the same color for adjacent slices sorted_colors = plt.cm.nipy_spectral(np.linspace(0, 1, len(sorted_labels))) # Shuffle the colors to avoid similar colors being adjacent np.random.shuffle(sorted_colors) # Plot the pie chart with sorted data fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10)) ax.pie(sorted_sizes, labels=sorted_labels, colors=sorted_colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties}) # Set title ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division (Sorted)', fontproperties=font_properties, fontsize=14) plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()

버스 정류장 개수가 많은 행정 구역부터 적은 행정 구역까지 정렬하여 파이 차트를 다시 그렸습니다. 이렇게 하면 각 행정 구역의 버스 정류장 분포를 더 명확하게 이해할 수 있습니다.

더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!

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